数据结构
网络
关系型数据库管理系统
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装设计
法律研究计算机视觉和图像处理的区别
人眼有六到七百万个视锥细胞，每个细胞都包含三种不同类型的视蛋白，视蛋白是一种对颜色敏感的蛋白质。当光子照射到这些视蛋白上时，它们会发生变化，引发一系列反应产生电信号，然后将这些信号传递到大脑进行解释。
制造一台能够以人类理解的水平读取这些信息的机器一直是一项艰巨的任务，因为整个过程非常复杂。模拟人类视觉，包括识别图案和面部，以及将 3D 世界中的 2D 图像转换为 3D，是现代机器视觉系统（旨在模仿人类视觉）的核心。
从概念上讲，图像处理和计算机视觉有很多相似之处，这两个领域的词汇（有时会混淆）经常互换使用。在本节中，我们将对这些方法进行高级概述，并解释它们之间的主要区别。
什么是图像处理？
正如“图像处理”一词所暗示的那样，此技术涉及“处理”图像。它表示输入文件至少进行了某种修改。此外，借助一些专门的软件，一个人可以完成此任务（仅举几例，如 Photoshop、InDesign、GIMP、Gravit、CorelDRAW 等等）。
有些修改是自动进行的。此类修改包括对比度增强、边缘检测、锐化和滤波。在所有这些过程中，没有任何时候有人参与。图形本身足以启动特定操作。调整大小、拉伸、增强以及添加新图层或文本等属于手动操作的范畴。这些过程需要图形设计师更多关注和操作。在图像处理中，您从图像 X 开始，处理它，然后最终获得图像 Y 作为结果。设置、目标和需要解决的问题共同决定了需要进行哪些类型的更改。
什么是计算机视觉？
但是，当我们谈论计算机视觉时，事情就变得完全不同了。在计算机视觉中，图像或视频用作输入，但在此过程中文件本身不会以任何方式进行修改。目标是理解图像及其所描绘的内容。尽管某些图像处理算法可能用于解决计算机视觉问题，但图像处理本身永远不是主要焦点。实际上，图像处理的过程是为了完成计算机视觉的任务而使用的。
如今，汽车行业是计算机视觉最重要的应用领域之一。在这种情况下，计算机视觉充当司机的助手，尤其是在恶劣天气条件下。它检查车辆周围的环境，寻找潜在的危险、障碍物和其他需要驾驶员做出反应的重要情况。例如，行人过马路。
计算机视觉和图像处理的应用
在本节中，让我们深入了解计算机视觉和图像处理的概念如何在各个行业中得到实践。
汽车行业的计算机视觉
汽车行业是计算机视觉应用最突出的领域之一。考虑一些例子。您是否意识到每天有超过 3000 人死于车祸？这实在太多了，解决此问题的众多方法之一就是利用计算机视觉和图像处理。计算机视觉技术还有可能用于解决分心驾驶的问题。
美国交通部的国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 认为，驾驶员分心是导致超过 3000 起与汽车事故相关的死亡的原因。任何人在经历了一个不眠之夜后开车都会证明，这是一件非常危险的事情。计算机视觉可以帮助您保持清醒，并判断您是否过于疲劳而无法安全驾驶。使用计算机视觉的程序可以通过分析您眼睛的状态或头部动作来持续检查您的状态。
制造业中的计算机视觉
制药包装系统利用计算机视觉在生产线上自动计数药片和胶囊。此外，计算机视觉方法还用于控制装配过程。此外，企业还可以使用计算机视觉来执行诸如分析瓶盖和填充水平、检查产品组件以确保它们符合生产标准等任务。
体育和健身中的计算机视觉
Sentio 开发了一个可以跟踪和分析足球运动员的程序，为足球教练提供更全面的比赛画面。计算机视觉和图像处理系统还用于提高篮球训练期间的投篮准确性（Noah 系统），并通过实时收集从划水频率到速度和转身时间的各种数据，帮助游泳运动员提高技术。
医学影像中的图像处理
图像增强是一种广泛应用于现代医疗保健的技术，用于提高图像质量和可读性。通过降低噪声和锐化细节，可以改善图像的视觉呈现。此技术用于医学影像。
此外，此方法将客观和主观增强都整合到过程中。事实证明，许多医学成像技术，如 X 射线、CT 扫描和 MRI，都存在对比度过低的问题。因此，图像的整体质量会下降。这是图像编辑必不可少的主要原因。
图像处理在失踪人口搜寻中的应用
在搜寻失踪人员的过程中，图像处理技术的使用至关重要。失踪人员行动网络 (MPAN) 利用 Facebook 在失踪人员的朋友之间快速传播信息。
此外，该程序还可以利用 Facebook 的人脸识别算法，即使在存在背景的情况下也能识别照片中的人。这直接导致了通过庞大的朋友网络找到人们的可能性无疑得到了扩展。
图像处理和计算机视觉的比较
下表突出显示了图像处理和计算机视觉之间的主要区别：
| 比较依据 | 图像处理 | 计算机视觉 |
|---|---|---|
| 定义 | 图像处理的主要重点是处理输入到系统中的原始图像，以改进它们或使它们准备好用于其他应用程序。 | 计算机视觉的主要目标是从用作输入的图像或视频中提取信息，以便准确地理解数据并像人脑一样预测视觉数据。 |
| 适用方法 | 在图像处理过程中，使用了诸如各向异性扩散、隐马尔可夫模型、独立成分分析、不同滤波等多种方法。 | 图像处理只是计算机视觉中使用的众多技术之一；还使用了其他方法，如机器学习、CNN 等。 |
| 功能 | 计算机视觉领域将图像处理作为其子领域之一。 | 图像处理是计算机视觉的子领域。 |
| 应用 | 图像处理的一些应用包括重新调整图像大小（也称为数字缩放）、校正照明和更改色调等。 | 计算机视觉可以执行诸如对象检测、人脸检测、手写识别等类似任务。 |
结论
图像处理中使用的方法可以以多种方式更改图像，包括锐化、平滑、滤波、增强、恢复和模糊等。
另一方面，计算机视觉关注的是解读计算机可能“看到”的内容的含义。计算机视觉系统接收图像作为输入，并根据特定任务（例如对象的标签及其坐标）生成图像作为输出。
它们两者在许多不同的情况下协同工作；事实上，许多计算机视觉系统依赖于图像处理技术才能正常运行。图像处理包括处理原始输入图像，以及增强这些图像或准备这些图像以执行某些操作。
5K+ 阅读量
